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深度學習每日一問:爲什麼要對數據歸一化(數據預處理)
時間 2021-07-12
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首先,我們要知道在機器學習某些算法中,是不需要數據歸一化的,比如樹型model;而當數據的多個特徵屬性,其量綱不一,但是其需要使用GD迭代更新構建模型,此時加入歸一化就可以一定程度上增加模型學習能力。 歸一化的好處: 一定程度提高模型精度 在機器學習或者深度學習中,大多模型的loss計算,需要假定數據的所有特徵都是零均值並且具有同一階方差的。這樣在計算loss時,才能將所有特徵屬性統一處理。 比如
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